Lucie 7BvsDeepSeek R1 Distill 7B
Comparativo completo entre Lucie 7B (7B parâmetros, OpenLLM-France) e DeepSeek R1 Distill 7B (7B, DeepSeek). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — nada de copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Lucie 7B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 7B | 7B |
| Família | Lucie | DeepSeek |
| Autor | OpenLLM-France | DeepSeek |
| Origem | FR | CN |
| Licença | Apache 2.0 | MIT |
| Contexto | 4 096 tokens | 32 768 tokens |
| Data de lançamento | janeiro de 2025 | janeiro de 2025 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | Lucie 7B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 5 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 6 GB | 6 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 9 GB | 9 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 16 GB | 16 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 8 GB | 8 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | Lucie 7B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 90 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 35 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 12 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 35 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
Seu ChatGPT privado e gratuito na sua máquina em 1 hora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, seus documentos, sem nuvem.
- Espaço online vitalício
- PDF + arquivos
- Atualizações vitalícias
Pontos fortes e fracos
Lucie 7B
LLM soberano francófono, treinado em corpus FR.
- Soberania francesa total
- Dados de treinamento públicos
- Excelente em francês formal
- Apoio público (CNRS, LINAGORA)
- Contexto de apenas 4k
- Menos versátil que Mistral em inglês
Instalação
DeepSeek R1 Distill 7B
Raciocínio chain-of-thought destilado. Impressionante em matemática.
- Raciocínio CoT explícito em 7B
- Licença MIT
- 32k de contexto
- Surpreendente em AIME/MATH considerando seu tamanho
- Muito verboso (tokens de pensamento)
- Pior que o R1 32B em raciocínio complexo
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): Lucie 7B ou DeepSeek R1 Distill 7B?
Em uma RTX 4090, Lucie 7B roda a FP16 (~90 tok/s), DeepSeek R1 Distill 7B em FP16 (~90 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, DeepSeek R1 Distill 7B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Lucie 7B ou DeepSeek R1 Distill 7B: qual é o melhor em francês?
Para francês formal (redação, resumo, tradução), Lucie 7B leva vantagem — treinado com um corpus denso em francês. O outro continua utilizável, mas para usos menos exigentes.
Qual consome menos VRAM?
Ambos exigem a mesma VRAM em Q4 (5 GB). A escolha se dá então pela licença ou pela qualidade percebida.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Lucie 7B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. DeepSeek R1 Distill 7B está sob a licença MIT — também de uso livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido: Lucie 7B (7B). Mais capaz: Lucie 7B (7B). Se estiver em dúvida, execute-o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.